SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC enumerating-cloud-with-cloudfox

Запускает команды перечисления CloudFox в режиме только для чтения Describe/List/Get (все проверки, доверительные отношения ролей, секреты, конечные точки и команды разрешений) для построения карты путей атак в AWS и Azure и выявления уязвимых неправильных конфигураций. Используйте сразу после получения учетных данных облака для создания ситуационной осведомленности, поиска раскрытых ресурсов и секретов или построения карты доверительных отношений sts:AssumeRole для планирования бокового перемещения/повышения привилегий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run CloudFox's read-only Describe/List/Get enumeration (all-checks, ro…»

Run CloudFox's read-only Describe/List/Get enumeration (all-checks, role-trusts, secrets, endpoints, and permissions commands) to map AWS and Azure attack paths and surface exploitable misconfigurations. Use immediately after obtaining a cloud credential to build situational awareness, find exposed resources and secrets, or map sts:AssumeRole trust relationships for lateral-movement/privilege-escalation planning.

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills Agent Skills автор: mukul975 Apache-2.0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 2 258 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Запускает команды перечисления CloudFox в режиме только для чтения Describe/List/Get (все проверки, доверительные отношения ролей, секреты, конечные точки и…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

АнализаторAWSAzureGitHubБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:14
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - cloud-pentest
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:29
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      > **Legal Notice:** This skill is for authorized cloud penetration testing and assessment only. CloudFox makes read/describe API calls against the cloud account whose credentials you supply. Run it ON
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:43
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - Mapping `sts:AssumeRole` trust relationships to plan lateral movement / privesc
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:182
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      2. Open `role-trusts` first — it reveals the assume-role graph for lateral movement.
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:185
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      5. Feed confirmed assume-role / privesc candidates into Pacu for active exploitation.

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "domain"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "subdomain"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "nist_csf"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mitre_attack"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2258 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.